3.1. Hypothèse et objectif du travail
Les patients colonisés ou infectés avec des EPC hospitalisés dans les établissements de santé relèvent d’une prise en charge avec les mesures de précautions complémentaires BHRe. Dans les secteurs de MPR, cette prise en charge est organisée pour minimiser le risque de transmission de l’EPC aux autres patients. Pour ces raisons, l’accès des patients EPC positifs à certains plateaux techniques peut parfois être différé ou annulé. Certaines activités de groupe peuvent être substituées par des activités individuelles. Ces ajustements dans la prise en charge peuvent-ils influencer le niveau d’autonomisation de ces patients au moment de leur sortie ? L’objectif de ce travail est d’évaluer l’influence du statut EPC+ sur la ré- autonomisation des patients pris en charge en SSR.
3.2. Caractéristiques de l’étude
Il s’agit d’une étude de cohorte rétrospective, monocentrique, évaluant l’association entre le statut EPC (l’exposition) d’un patient et l’évolution de son autonomie entre les moments de son admission et de sa sortie du service.
3.3. Définitions
Exposition : tout patient ayant un prélèvement biologique à visée diagnostique ou
dépistage positif à EPC a été considéré comme un patient exposé.
Non-exposition : tout patient sans prélèvement biologique positif à EPC a été
considéré comme un patient non-exposé.
Autonomie du patient : mesurée par le score MIF. Elle est mesurée par l’addition de
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Période de l’étude : du 01/01/2017 au 31/01/2018 Date de point : 01/05/2019
3.4. Population source et sujets étudiés :
Notre population source était constituée de tous les patients effectuant un séjour complet, comportant une date d’entrée et une date de sortie, dans les unités fonctionnelles de l’hôpital Swynghedauw qui ont pris en charge des patients à statut EPC+. Les services utilisaient de façon systématique la MIF. Il s’agit des services de Soins de Suite (unités fonctionnelles (UF) : 8729-polyvalents, 8034-digestif et métabolique, 8020-MPR), de Médecine Physique et Réadaptation (MPR) Affections neurologiques chroniques (UF : 8031-neurologie), MPR Appareil-locomoteur (UF : 8033-locomoteur).
3.4.1. Critères d’inclusion
• Groupe de patients avec un statut EPC+ (exposés)
Tous les premiers séjours des patients exposés admis pendant la période de l’étude, dans l’une des 5 unités de MPR dont la MIF à l’admission et la MIF à la sortie sont documentées dans le dossier médical.
• Groupe de patients avec un statut EPC- (non exposés)
Tous les premiers séjours des patients non exposés admis pendant la période de l’étude, dans l’une des 5 unités de MPR ont été inclus. Un score de propension a été calculé à l’aide d’une régression logistique du statut EPC sur les variables : âge, sexe et indice de comorbidité de Charlson. Le groupe de non-exposés a été constitué à l’aide d’un tirage au sort à partir des scores de propension pour obtenir un effectif 3 fois supérieur au groupe exposé.
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3.5. Critères de non-inclusion
Tous les dossiers-patients qui n’ont pas répondu aux critères d’inclusion.
3.6. Source des données
Le recueil des données s’est appuyé sur les bases de données du PMSI-SSR du Département de l’Information Médicale, de la base de surveillance des bactéries hautement résistantes émergentes (DbBHRe) de l’Unité de Lutte Contre Les Infections Nosocomiales (ULIN) ainsi que les dossiers patients informatisés et papiers. Tous les premiers séjours-patients exposés (EPC+) ont été extraits de la base des DbBHRe. Tous les premiers séjours-patients non-exposés ont été extraits de la base PMSI-SSR avec notamment les variables (date d’admission, date de sortie, âge, sexe, score de Charlson, groupe nosologique). Après la constitution du groupe non-exposé, l’ensemble des patients exposés/non exposés ont été regroupés et les facteurs suivants ont été colligés pour chaque sujet.
3.7. Facteurs étudiés
Ils étaient :
• Les données démographiques : âge (en année), sexe
• L’Indice de Masse Corporelle (IMC)
• L’index de Comorbidité de Charlson entrée et sortie : il évalue le niveau de comorbidité en considérant le niveau de sévérité de troubles de comorbidité prédéfinis ainsi que le nombre de troubles présents parmi ceux-ci. Cet outil de mesure donne un score pondéré des comorbidités d’un patient qui peut être utilisé pour prédire les conséquences à court terme et à long terme telles que
41 le fonctionnement, la durée du séjour à l’hôpital et le taux de mortalité (14). Les scores plus hauts indiquent des troubles plus sévères et, par conséquent, un moins bon pronostic (15).
• La Durée de Séjour (DS) en jours
• Le nombre de séances de kinésithérapie au cours du séjour
• L’origine du patient : service de Médecine, service chirurgical, réanimation, urgences, domicile
• L’existence de voie veineuse centrale (VVC) ou périphérique (VVP)
• Les continences urinaire et fécale
• L’existence de soins de plaie (pansement)
• Les modes de sortie du patient
• Le nombre d’actes de rééducation et de réadaptation
• La valorisation des séjours : elle correspond à l’estimation financière de la prise en charge d’un patient selon le groupe médico-économique auquel il appartient en fonction de sa durée de séjour.
3.8. Critères de jugements
Pour apprécier la dépendance nous avons utilisé la différence entre la MIF à la sortie de la MIF à l’admission du patient (Δ-MIF). Ce dernier était accompagné de critères de jugements secondaires à savoir le détail de la MIF correspondant à ses items physiques et cognitifs avec leurs différences.
3.9. Nombre de sujets nécessaires
Le nombre de sujets nécessaires a été calculé à partir de la MIF physique (moyenne = 58, σ = 26) à la sortie de 20 patients EPC positifs obtenus à partir de leurs dossiers
42 médicaux et la MIF physique (moyenne = 75, σ = 19) de 20 patients EPC négatifs hospitalisés en 2018 dans nos services. Le nombre de sujets nécessaires pour détecter un effet du statut EPC des patients sur l’autonomie des patients à la sortie a été évalué à 27 patients dans chaque groupe (α = 0.05 et 1-β = 0.8).
3.10. Analyses statistiques
Les variables quantitatives ont été décrites par la moyenne et l’écart type lorsque leur distribution était normale ou par la médiane et l’étendue dans le cas contraire. Les variables qualitatives ont été exprimées par leurs effectifs et pourcentages.
Pour les variables quantitatives, l’homogénéité des groupes exposés et non exposés pour les différents facteurs recueillis a été faite à l’aide du test de Student ou du test de Wilcoxon selon la nature de distribution des variables. Les variables qualitatives ont été comparées par le test de Chi2 ou le test de Fisher lorsque les conditions du test de Chi2 n’étaient pas réunies.
L’analyse univariée a utilisé la régression linéaire simple du facteur étudié sur Δ-MIF. Les variables présentant une valeur de P < 0.15 ont été incluses dans un modèle de régression linéaire multiple : Y = β0+ β1X1+…+ βkXk+ ε. Un modèle de régression
logistique multiple a également été utilisé après transformation de Δ-MIF en variable binaire avec un seuil à 2. Un seuil de α à 0.05 a été retenu.
L’exploitation statistique des données a été réalisée à l’aide du logiciel R version 3.6.1 (16) et Xlstat 2020 v1.1.
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